Скритите турбулентни движения във вътрешността на слънчевата атмосфера могат да бъдат предсказани прецизно благодарение на новоразработена невронна мрежа.
Базираният на изкуствен интелект модел се нуждае единствено от температурните стойности и данните за вертикално движение, събрани от повърхността на слънчевата фотосфера. Вследствие на това той може да идентифицира доста точно хоризонталните движения под повърхността. Подобно нещо би могло да ни помогне да разберем по-добре слънчевата конвекция и процесите, които генерират експлозиите и струите, извиращи от Слънцето.
„Създадохме нова конволюционна невронна мрежа*, за да изчислим пространственото разпределение на хоризонталната скорост, като използваме пространствените разпространения на температурата и вертикалната скорост – пише екипът, ръководен от астронома Риотаро Ишикава от Националната астрономическа обсерватория на Япония. – Това доведе до ефективното разпознаване както на пространствено разположените, така и на концентрираните характеристики… В сравнение с тези в по-стари проучвания нашата мрежа проявява висока производителност на почти всички пространствени мащаби.“
Слънчевата фотосфера е онзи регион от атмосфера на нашата звезда, който най-често се определя като нейна повърхност. Това е най-долният пласт на слънчевата атмосфера – именно тук възникват слънчевите петна, слънчевите изригвания и короналните изхвърляния на маса.
Ако се вгледате по-внимателно в слънчевата атмосфера, ще осъзнаете, че тя не е еднаква – покрита е с отделни елементи, скупчени на едно място (в своя център са по-светли, докато по краищата си – по-тъмни). Това са т.нар. гранули и те се намират на върха на конвекционни клетки в слънчевата плазма. Горещата плазма се надига в средата и след това пада обратно по краищата, докато се движи навън и се охлажда.
Когато наблюдаваме тези клетки, ние можем да измерим тяхната температура, както и движението им посредством доплеровия ефект. Хоризонталното движение обаче не може да бъде засечено директно. По-малките потоци в тези клетки обаче често си взаимодействат със слънчевите магнитни полета и произвеждат други слънчеви феномени. Освен това се смята, че турбуленцията също има роля при загряването на слънчевата корона. Ето защо учените искат да разберат как точно се държи плазмата във фотосферата.
Ишикава и неговите колеги разработват числени симулации на турбулентността на плазмата и използват три различни набори от симулационни данни, за да обучат своята невронна мрежа. Те откриват, единствено на базата на данните за температурата и вертикалните потоци, че изкуственият интелект може да опише доста точно хоризонталните потоци в симулацията, които принципно не бихме могли да засечем при реални наблюдения на Слънцето.
Това означава, че можем да подаваме данни от Слънцето в новия модел и да очакваме, че резултатите, които получаваме, ще отговарят на действителността.
Невронната мрежа обаче се нуждае от допълнително калибриране. Да, тя може да засича по-големите потоци, но все още има затруднения при открояването на по-малките характеристики. Факт е, че по-малките турбиленции са ключови при някои изчисления. Ето защо следващата стъпка на учените е да намерят решение на този проблем.
Изследването е публикувано в Astronomy & Astrophysics
Източник: Science Alert
